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智能網聯車輛生態協同駕駛:未來出行解決方案 版權信息
- ISBN：9787568084987
- 條形碼：9787568084987 ; 978-7-5680-8498-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能網聯車輛生態協同駕駛:未來出行解決方案 本書特色
汽車的發展正在進入智能網聯時代，智能駕駛是新一代信息技術與交通運輸行業融合發展的產物，也是體現全球新一輪科技創新和產業變革成果的重要領域，本書系統介紹智能汽車自主決策規劃技術為代表的智能駕駛前沿研究技術與中國智能駕駛領域自主科技創新成果，以推動智能駕駛領域的人才培養和產業發展，增強我國智能駕駛關鍵技術的知識積累，助力智慧交通和智能城市建設，提升我國汽車產業在全球的競爭力。
智能網聯車輛生態協同駕駛:未來出行解決方案 內容簡介
本書總結了吉林大學未來出行生態汽車吉林省重點實驗室長期研究智能網聯駕駛汽車技術的經驗和成果，并借鑒了國內外相關的科研成果，對生態協同駕駛技術涉及的重點內容進行了全面的介紹。本書基于車路協同體系研究了非理想通信環境下編隊控制策略、車輛編隊節能控制策略和生態速度引導策略，并介紹了車聯網技術實現、人機認知交互和未來智慧出行系統。本書適合從事車路協同技術應用和智能交通研究的人員，可作為高等院校車輛工程、智能交通等專業的參考教材，同時也可為廣大從事汽車、交通行業的工程技術人員提供參考。
智能網聯車輛生態協同駕駛:未來出行解決方案 目錄
目錄
第1章汽車智能生態出行概述/1
1.1智能生態出行的內涵及意義/1
1.2自動駕駛汽車技術/3
1.2.1自動駕駛關鍵技術系統架構/3
1.2.2自動駕駛分級標準/7
1.3車路協同與智能交通系統/8
1.3.1車路協同技術/8
1.3.2智能交通系統/12
本章參考文獻/14
第2章多車協同編隊控制概述/16
2.1多車協同編隊發展現狀/16
2.2自適應巡航控制/20
2.3節能導向的協同駕駛研究/24
本章參考文獻/27
第3章復雜通信拓撲結構下的編隊穩定性控制/35
3.1多車協同編隊控制系統/35
3.1.1通信拓撲結構優化設計/35
3.1.2跟車策略設計/36
3.1.3協同自適應巡航控制器設計/36
3.2多車協同編隊模型建立/37
3.2.1車輛編隊縱向動力學模型/37
3.2.2基于圖論的復雜通信拓撲結構/38
3.2.3車輛編隊動力學模型/40
3.3協同自適應巡航控制器設計/41
3.3.1通信拓撲結構與控制器解耦設計/41
3.3.2通信拓撲結構優化/43
3.4多車協同編隊仿真分析/46
本章參考文獻/50
智能網聯車輛生態協同駕駛——未來出行解決方案目錄第4章面向實際通信狀態的多車協同編隊魯棒控制/53
4.1非理想通信環境下的多車協同編隊控制/53
4.1.1車輛編隊縱向動力學模型建立/53
4.1.2控制器參數優化設計/56
4.1.3仿真驗證/60
4.2基于Smith預估的多車協同編隊控制/67
4.2.1Smith預估控制器設計/67
4.2.2不同模式控制下的控制器設計及性能對比/70
4.2.3高速路燃油經濟性測試工況下的多車協同編隊仿真/72
本章參考文獻/75
第5章基于事件觸發的多車協同編隊魯棒控制/76
5.1考慮參數不確定性的事件觸發控制器設計/76
5.1.1基于事件觸發的多車協同編隊建模/76
5.1.2控制器參數匹配設計/79
5.1.3仿真驗證/85
5.2非理想通信狀態下的事件觸發控制策略設計/89
5.2.1存在通信丟包時的系統模型建立/89
5.2.2自適應觸發機制設計及仿真驗證/92
5.2.3基于自適應跟車時距的協同自適應巡航控制器設計/94
本章參考文獻/96
第6章智能網聯車隊列節能控制方法/97
6.1動力系統構成及能耗模型構建/97
6.1.1傳統燃油車能耗模型構建/100
6.1.2純電動汽車能耗模型構建/101
6.1.3混合動力汽車能耗模型構建/102
6.2車輛編隊節能*優控制主要算法/102
6.2.1龐特里亞金極值原理/103
6.2.2模型預測控制/104
6.2.3動態規劃/106
6.2.4偽譜法/108
6.2.5強化學習/110
6.3跟車行駛過程隊列能耗優化/114
6.3.1基于縱向動力學的車輛編隊建模/116
6.3.2基于模型預測控制的隊列節能策略/116
6.3.3智能網聯車輛編隊節能效果分析/118
6.3.4ECACC與傳統ACC的效果對比/123
本章參考文獻/127
第7章車路協同環境下的生態駕駛技術研究/130
7.1智能網聯汽車生態駕駛概述/130
7.2考慮橫向約束的隊列*優速度軌跡規劃/134
7.2.1車輛橫向動力學建模與約束設計/134
7.2.2基于動態規劃算法的生態駕駛策略/139
7.2.3車輛編隊跟車與節能效果分析/144
7.3連續信號燈交叉口場景下車輛編隊生態協同
駕駛研究/152
7.3.1信號燈交叉口生態駕駛*優控制問題設計框架/153
7.3.2基于控制邏輯切換的改進動態規劃算法設計/153
7.3.3城市工況下隊列生態協同駕駛效果分析/159
本章參考文獻/163
第8章車聯網技術與軟硬件實現/165
8.1車聯網技術發展與應用/165
8.1.1車聯網發展歷程/165
8.1.2車聯網技術分類及特點/168
8.1.3V2X的實際應用與作用/172
8.2車聯網的軟件應用/175
8.2.1智能交通模擬軟件綜述/176
8.2.2智能車輛模擬軟件綜述/179
8.3車聯網硬件實現/183
8.3.1V2X通信設備/183
8.3.2V2X通信芯片與通信基站/185
8.4智能網聯汽車示范區/187
8.4.1智能網聯汽車示范區建設現狀/188
8.4.2智能網聯汽車示范區組成與測試項目/192
本章參考文獻/195
第9章智能網聯汽車認知交互研究/197
9.1智能網聯下駕駛人意圖識別與行為感知/197
9.2智能網聯人機協作駕駛/207
9.3智能網聯下駕駛行為認知交互/223
本章參考文獻/229
第10章智能網聯車輛應用及未來智慧出行系統/232
10.1網聯商用車隊列生態協同駕駛/232
10.1.1商用車編隊行駛特點及優勢/232
10.1.2商用車編隊行駛整體系統架構/234
10.2智能網聯乘用車在智慧城市中的協同駕駛出行/237
10.2.1信號燈交叉口車輛生態駕駛控制/237
10.2.2交叉口信號燈配時/239
10.2.3無信號燈交叉口車輛協同控制/242
10.3未來智慧出行系統/244
10.3.1多功能智能座艙/244
10.3.2飛行組網式智能交通系統/246
10.3.3軌道式智能交通系統/248
10.3.4可變結構智能公共交通系統/252
本章參考文獻/253
第1章汽車智能生態出行概述/1
1.1智能生態出行的內涵及意義/1
1.2自動駕駛汽車技術/3
1.2.1自動駕駛關鍵技術系統架構/3
1.2.2自動駕駛分級標準/7
1.3車路協同與智能交通系統/8
1.3.1車路協同技術/8
1.3.2智能交通系統/12
本章參考文獻/14
第2章多車協同編隊控制概述/16
2.1多車協同編隊發展現狀/16
2.2自適應巡航控制/20
2.3節能導向的協同駕駛研究/24
本章參考文獻/27
第3章復雜通信拓撲結構下的編隊穩定性控制/35
3.1多車協同編隊控制系統/35
3.1.1通信拓撲結構優化設計/35
3.1.2跟車策略設計/36
3.1.3協同自適應巡航控制器設計/36
3.2多車協同編隊模型建立/37
3.2.1車輛編隊縱向動力學模型/37
3.2.2基于圖論的復雜通信拓撲結構/38
3.2.3車輛編隊動力學模型/40
3.3協同自適應巡航控制器設計/41
3.3.1通信拓撲結構與控制器解耦設計/41
3.3.2通信拓撲結構優化/43
3.4多車協同編隊仿真分析/46
本章參考文獻/50
智能網聯車輛生態協同駕駛——未來出行解決方案目錄第4章面向實際通信狀態的多車協同編隊魯棒控制/53
4.1非理想通信環境下的多車協同編隊控制/53
4.1.1車輛編隊縱向動力學模型建立/53
4.1.2控制器參數優化設計/56
4.1.3仿真驗證/60
4.2基于Smith預估的多車協同編隊控制/67
4.2.1Smith預估控制器設計/67
4.2.2不同模式控制下的控制器設計及性能對比/70
4.2.3高速路燃油經濟性測試工況下的多車協同編隊仿真/72
本章參考文獻/75
第5章基于事件觸發的多車協同編隊魯棒控制/76
5.1考慮參數不確定性的事件觸發控制器設計/76
5.1.1基于事件觸發的多車協同編隊建模/76
5.1.2控制器參數匹配設計/79
5.1.3仿真驗證/85
5.2非理想通信狀態下的事件觸發控制策略設計/89
5.2.1存在通信丟包時的系統模型建立/89
5.2.2自適應觸發機制設計及仿真驗證/92
5.2.3基于自適應跟車時距的協同自適應巡航控制器設計/94
本章參考文獻/96
第6章智能網聯車隊列節能控制方法/97
6.1動力系統構成及能耗模型構建/97
6.1.1傳統燃油車能耗模型構建/100
6.1.2純電動汽車能耗模型構建/101
6.1.3混合動力汽車能耗模型構建/102
6.2車輛編隊節能*優控制主要算法/102
6.2.1龐特里亞金極值原理/103
6.2.2模型預測控制/104
6.2.3動態規劃/106
6.2.4偽譜法/108
6.2.5強化學習/110
6.3跟車行駛過程隊列能耗優化/114
6.3.1基于縱向動力學的車輛編隊建模/116
6.3.2基于模型預測控制的隊列節能策略/116
6.3.3智能網聯車輛編隊節能效果分析/118
6.3.4ECACC與傳統ACC的效果對比/123
本章參考文獻/127
第7章車路協同環境下的生態駕駛技術研究/130
7.1智能網聯汽車生態駕駛概述/130
7.2考慮橫向約束的隊列*優速度軌跡規劃/134
7.2.1車輛橫向動力學建模與約束設計/134
7.2.2基于動態規劃算法的生態駕駛策略/139
7.2.3車輛編隊跟車與節能效果分析/144
7.3連續信號燈交叉口場景下車輛編隊生態協同
駕駛研究/152
7.3.1信號燈交叉口生態駕駛*優控制問題設計框架/153
7.3.2基于控制邏輯切換的改進動態規劃算法設計/153
7.3.3城市工況下隊列生態協同駕駛效果分析/159
本章參考文獻/163
第8章車聯網技術與軟硬件實現/165
8.1車聯網技術發展與應用/165
8.1.1車聯網發展歷程/165
8.1.2車聯網技術分類及特點/168
8.1.3V2X的實際應用與作用/172
8.2車聯網的軟件應用/175
8.2.1智能交通模擬軟件綜述/176
8.2.2智能車輛模擬軟件綜述/179
8.3車聯網硬件實現/183
8.3.1V2X通信設備/183
8.3.2V2X通信芯片與通信基站/185
8.4智能網聯汽車示范區/187
8.4.1智能網聯汽車示范區建設現狀/188
8.4.2智能網聯汽車示范區組成與測試項目/192
本章參考文獻/195
第9章智能網聯汽車認知交互研究/197
9.1智能網聯下駕駛人意圖識別與行為感知/197
9.2智能網聯人機協作駕駛/207
9.3智能網聯下駕駛行為認知交互/223
本章參考文獻/229
第10章智能網聯車輛應用及未來智慧出行系統/232
10.1網聯商用車隊列生態協同駕駛/232
10.1.1商用車編隊行駛特點及優勢/232
10.1.2商用車編隊行駛整體系統架構/234
10.2智能網聯乘用車在智慧城市中的協同駕駛出行/237
10.2.1信號燈交叉口車輛生態駕駛控制/237
10.2.2交叉口信號燈配時/239
10.2.3無信號燈交叉口車輛協同控制/242
10.3未來智慧出行系統/244
10.3.1多功能智能座艙/244
10.3.2飛行組網式智能交通系統/246
10.3.3軌道式智能交通系統/248
10.3.4可變結構智能公共交通系統/252
本章參考文獻/253
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智能網聯車輛生態協同駕駛:未來出行解決方案 節選
1.3車路協同與智能交通系統 1.3.1車路協同技術 隨著車輛智能化進程的日益推進，其中以智能駕駛輔助為核心的L2-L3級自動駕駛、智能安全相關技術逐步成熟并且部分技術得到產業化推廣，如車道偏離預警、自適應巡航、自動緊急制動等均體現了優秀的應用效果。在車輛智能化和5G通信技術的基礎上，基于車車協同、車路協同的智慧交通系統為未來智能生態出行提供了新的機遇。車路協同將路面上的行駛車輛作為信息感知對象，借助新一代5G信息通信技術，實現車內、車際、車云“三網融合”，即車與車、車與人、車與路之間的網絡連接。與目前的單車智能相比，車路協同的優勢可以總結為四點——安全、高效、低成本、落地更快。首先在安全方面，單車智能存在一定的局限性，因為其搭載的傳感器探測范圍十分有限，200米以外的道路情況可能就無法獲取，也無法探測到在近距離被障礙物遮擋的車輛和行人。而車路協同可以做到超視距的感知，面對突然闖出的行人、障礙物等危險，它可以利用路邊單元的傳感器準確地傳遞車輛感知不到的道路信息，為車輛抹去很多探測死角，提前感知危險，相較于人腦可顯著減少交通事故的發生概率。同時，由于路邊感知單元可以使用城市電網，突破了車載能源的限制，從而可以使用性能更強勁的計算單元，使得車輛的決策能力大幅提高。再加上城市電網的價格遠低于通過內燃機轉化成電能的成本，使車路協調的性價比更高。其次，在效率方面，不同于單車智能的個體優化，車路協同系統中，車輛、路邊設備還能與城市交通系統的“云大腦”實時交互，并由中央計算中心從全局上來統籌優化。舉例而言，當乘客駕駛車輛或者乘坐單車智能的車輛時，突然發現前方道路在施工，或者交警在干預交通狀況，此時車路協同系統就可以通過車路通信，協助車輛及時收到此類交通道路信號并調整路線，避免擁堵路況發生。據有關數據計算顯示，車路協同技術的應用可使道路的擁堵情況降低30%-40%。當智能網聯車輛滲透率為百分之百時，道路通勤效率將得到大幅提升，甚至可以從根本上解決道路擁堵。此外，得益于我國在基建、5G方面的優勢，車路協同也將成為我國發展智慧交通的主要形式。2019年9月，國務院印發《交通強國建設綱要》，2020年3月，國家發改委等11個部委聯合印發《智能汽車創新發展戰略》。兩大文件作為國家戰略指導性文件，均指出車路協同是未來的重要發展方向。目前，車路協同還處于初級發展階段，BAT、華為、華人運通等互聯網、汽車企業都有涉足其中，未來的車路協同領域勢必是多家參與的局面，而業內也亟待制定統一的通信協議、接口標準。預計到2022年，我國將完成“智慧的路、聰明的車、實時的云、可靠的網、精確的圖”五大體系建設。
智能網聯車輛生態協同駕駛:未來出行解決方案 作者簡介
馬芳武，國家特聘專家，英國帝國理工大學博士，吉林大學汽車工程學院教授，世界汽車工程師學會聯合會（FISITA）會士、國際汽車工程師學會（SAE International）會士、中國汽車工程學會會士、Automotive Innovation國際期刊執行主編。長期從事智能網聯駕駛、生態出行等前沿汽車技術開發以及未來汽車發展戰略規劃工作。主持參與多項*、省部級、企業重大項目，在提高汽車設計和性能的關鍵技術方面取得重大成就，已出版專著和譯著12部，發表高水平學術論文100余篇，并持有200余項汽車發明專利，具有豐富的國際化研發經驗。
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